基于MATLAB模拟退火算法求解31城市旅行商问题

MATLAB实现模拟退火算法解决31城市TSP问题
最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布
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文章标签： matlab 模拟退火算法 数据结构
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本文介绍了如何使用MATLAB实现模拟退火算法求解31城市旅行商问题。该算法旨在找到访问一系列城市并返回起点的最短路径，适用于路线规划和物流配送等场景。通过定义问题数据、参数，编写计算路径长度、生成邻居解及Metropolis准则的函数，最终输出解决方案。调整参数可优化算法性能。

基于MATLAB模拟退火算法求解31城市旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到访问一系列城市并回到起始城市的最短路径。这个问题在现实生活中有许多应用，例如路线规划、物流配送等。模拟退火算法是一种启发式算法，可以用于求解TSP问题。

在本文中，我们将使用MATLAB来实现基于模拟退火算法的31城市旅行商问题的求解。首先，我们需要定义问题的数据和参数。

% 城市坐标数据
x = [1304 3639 4165 3920 3571 3815 2935 3230 4206 4462
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Matlab模拟退火算法求解旅行商问题
uote_e的博客
08-09 812
旅行商问题（TSP）是一类经典的组合优化问题，在各个领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab实现模拟退火算法来解决TSP，并给出相应的源代码。其基本思想是通过随机的搜索策略，在不断降温的过程中逐渐接受更差的解，以避免陷入局部最优解。在求解TSP时，可以将每个城市看作搜索空间中的一个状态，而路径长度就是能量函数。模拟退火算法通过随机的路径变换和接受更差解的概率来探索全局最优解。通过随机的路径变换和接受更差解的概率，在不断降温的过程中逐渐寻找到全局最优解。读者可以根据需要调整参数以获得更优的结果。
基于Matlab的模拟退火算法解决旅行商问题
uote_e的博客
07-03 327
首先，让我们定义问题的输入。假设有n个城市，我们用一个n x n的矩阵D来表示城市间的距离，其中D(i, j)表示从第i个城市到第j个城市的距离。, pn, p1]，其中pi表示访问的第i个城市的编号，使得路径的总距离最小。模拟退火算法是一种启发式算法，灵感来源于固体退火过程中的原子排列方式，通过随机搜索和概率接受差解的策略，寻找全局最优解。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条路径，使得经过所有城市并返回起始城市的总距离最短。
Matlab利用模拟退火算法求解旅行商(TSP)问题
C1172440795的博客
04-24 8430
本文讲述模拟退火算法的基本思想,以及Matlab中利用模拟退火算法求解旅行商问题(TSP)
基于模拟退火算法求解旅行商问题的MATLAB源码
ByteGlide的博客
09-05 108
假设我们有N个城市，我们可以使用一个N*N的距离矩阵来表示城市之间的距离。这个距离矩阵可以是对称的，即从城市A到城市B的距离等于从城市B到城市A的距离。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是寻找一条路径，使得访问一组城市并返回起始城市的总距离最短。d. 如果新路径的总距离比当前路径的总距离更长，根据Metropolis准则以一定的概率接受新路径。c. 如果新路径的总距离比当前路径的总距离更短，那么接受新路径作为当前路径。
基于MATLAB的模拟退火算法解决31城市旅行商问题
2301_79331387的博客
09-18 197
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问给定的一系列城市并回到起始城市。在主循环中，我们通过随机交换两个城市的位置来生成邻域解，并根据成本差异和温度进行接受与否的判断。假设有31个城市，我们可以用一个31x2的矩阵来表示每个城市的坐标，其中每一行表示一个城市的x和y坐标。需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的优化技巧和细节，如使用更复杂的初始解生成方法、引入局部搜索等。
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TSP基于matlab模拟退火算法求解31城市旅行商问题【含Matlab源码 1148期】.zip
11-07
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：SA73.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE旅行商问题
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【TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题matlab源码4.zip
10-20
在这个特定的MATLAB源码中，作者利用模拟退火算法解决31城市的旅行商问题。MATLAB是一种强大的数学计算软件，尤其适合处理矩阵运算和数值分析，因此非常适合实现这种算法。 源码的核心部分可能包括以下几个关键步骤...
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TSP基于matlab模拟退火算法求解34城市旅行商问题【含Matlab源码 882期】.zip
11-07
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE旅行商问题
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【路径规划-TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题Matlab源码 上传.zip
01-07
【路径规划-TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题是一个典型的组合优化问题，它在计算机科学和运筹学领域具有广泛的应用。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）的目标是寻找一个访问每个...
Matlab模拟退火算法求解34城市旅行商问题
BUG？不存在的！
07-24 157
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，在实际应用中有着广泛的应用。上述代码中，我们首先定义了34个城市的坐标，然后随机生成一个初始路径，并计算初始路径长度。以上就是利用MATLAB实现模拟退火算法求解34城市旅行商问题的方法和代码。通过这种方法，我们可以得到一个较为接近最优解的路径，并在实际应用中提供参考和帮助。在这个问题中，我们有34个城市，每个城市的坐标已知，我们需要找到一条最短路径，使得旅行商能够依次访问每个城市，最后回到起始城市。
基于改进模拟退火算法求解旅行商问题（TSP）的MATLAB代码
TechGlide的博客
09-14 230
在每次迭代中，算法生成一个新的解，并计算新解的成本。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个经典的组合优化问题，在计算机科学和运筹学领域具有重要的研究价值和实际应用。TSP问题要求在给定一组城市和它们之间的距离或成本矩阵的情况下，找到一条最短的路径，使得每个城市仅被访问一次，并且最后回到起始城市。通过以上的MATLAB代码和解释，你可以实现一个基于改进模拟退火算法的TSP求解器。在以上示例中，我们生成了一个随机的距离矩阵，然后设置了算法的参数。
基于Matlab的遗传算法和模拟退火算法解决中国省会城市旅行商问题
ByteGlide的博客
08-06 851
通过使用以上代码，我们可以使用遗传算法和模拟退火算法分别求解中国省会城市旅行商问题，并获得一条近似最优的路径。北京、天津、上海、重庆、哈尔滨、长春、沈阳、呼和浩特、石家庄、乌鲁木齐、兰州、西宁、西安、银川、郑州、济南、太原、合肥、武汉、长沙、南京、成都、贵阳、昆明、南宁、拉萨、杭州、南昌、广州、福州、台北、海口、香港、澳门。旅行商问题(TSP)是一类经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商依次访问所有城市并返回起始城市，总路径长度最短。我们的目标是通过优化算法来寻找更好的解。
【TSP问题】基于模拟退火算法求解31城市旅行商问题matlab源码
m0_60703264的博客
10-12 317
1 算法介绍 1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执根大学的Holland教授发展起来的遗传算法，是一种求解问题的高效..
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真
leo__520的博客
11-25 389
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现
MATLAB实现图像去模糊
cici15874的博客
11-25 243
MATLAB实现图像去模糊
单相PWM整流器准比例谐振控制策略研究与仿真分享
2508_94198873的博客
11-23 612
单相pwm整流器准比例谐振控制策略研究与仿真。包含1，Matlab/Simulink仿真，整流器电流内环采用离散化QPR控制器，提高了系统稳定性。2，详细的课程设计文档，word版本，可以直接用里面的图片与公式，都是出好的，仿真图片也已经截好，可直接使用。3，详细的课程设计ppt，可直接使用，对课程设计与仿真分析。4，详细介绍QPR控制传递函数推倒，以及pwm整流器仿真重要参数。5，详细参考文献，电力电子与控制等参考资料。在电力电子领域，单相PWM整流器的控制策略一直是研究热点。
当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战
最新发布
2508_94198873的博客
11-26 230
某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。
CPO-RBF分类优化算法的Matlab代码：故障检测与数据分类预测（含测试数据集及图示结果）
2503_94173062的博客
11-25 294
重点注意宽度参数不再是人工试出来的，而是跟着数据特征自适应变化，这个设计让模型在面对设备振动信号这种波动大的数据时特别给力。虽然训练多了20秒，但准确率飙到95%，这在故障检测场景里可能就是避免百万损失的关键提升。函数里，模仿了豪猪遇到危险时的多角度防御动作，让搜索方向既有规律又有随机性，比常规粒子群多了三个搜索维度。基于冠豪猪优化算法优化径向基神经网络的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。就能秒切粒子群算法，方便对比试验。
基于MATLAB的FFT滤波实现与应用
2503_94141257的博客
11-25 251
通过MATLAB的FFT滤波，我们可以方便地对信号进行谐波分析和特定频段数据提取。滤波前后信号的相位关系保持不变。幅值衰减可以得到补偿。然而，该方法不支持实时滤波，因此在需要在线处理的场景下，可能需要采用其他方法。希望本文能够帮助读者更好地理解FFT滤波的应用，并为实际项目提供参考。
MATLAB模拟退火算法求解旅行商问题
标题中提到的“MATLAB中模拟退火解决旅行商问题.zip”所指的知识点为利用MATLAB软件中的模拟退火算法来解决旅行商问题。接下来，将详细介绍模拟退火算法、旅行商问题（TSP）以及在MATLAB中实现模拟退火算法来解决TSP...
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